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Enregistrement W2321149462 · doi:10.1097/der.0b013e3182937aa4

Diagnosis and Prevalence of Lanolin Allergy

2013· article· en· W2321149462 sur OpenAlexvenueno aff
Rachel Y. Miest, James A. Yiannias, Yu‐Hui Chang, Nidhi Singh

Notice bibliographique

RevueDermatitis · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueContact Dermatitis and Allergies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLanolinMedicineAllergyDermatologyImmunologyChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Current evaluation of suspected allergic contact dermatitis to lanolin includes patch testing to lanolin alcohol (30% in petrolatum). Using this method, the prevalence of lanolin allergy is low (1.8%-2.5%). OBJECTIVE: The objective of this study was to determine whether patch testing to a single lanolin derivative results in underdiagnosis compared with patch testing to 12 lanolin derivatives. METHODS: Patients were prospectively patch tested to (1) lanolin alcohol (30% in petrolatum) in our standard allergen series; (2) Amerchol L101 (50% in petrolatum) in our cosmetic series; and (3) 10 lanolin derivatives (using concentrations and vehicles recommended in the literature) in a supplemental series. RESULTS: Of 286 patients, the overall prevalence of positive reactions to lanolin in at least 1 of the 3 patch test series was 6.29% (95% confidence interval [CI], 3.48%-9.11%) (n = 18). The prevalence rates of lanolin allergy using the standard, cosmetic, and supplemental series were 1.05% (95% CI, 0%-2.23%), 3.85% (95% CI, 1.62%-6.07%), and 3.85% (95% CI, 1.62%-6.07%), respectively. Amerchol L101 was associated with increased reaction rates compared with the standard (odds ratio, 3.81; P = 0.007) and supplemental (odds ratio, 8.85; P < 0.001) series, whereas reaction rates were similar for the standard and supplemental series (P = 0.78). CONCLUSIONS: Amerchol L101 and patients' own products should be added to a standard patch testing allergen series to adequately identify lanolin allergy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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